Python字典嵌套（源码分析/自定义）

今天在写监控脚本的时候遇到一个问题，就是我执行每一个监控模块(脚本)的时候，例如CPU、内存、磁盘脚本，都会返回一个字典格式的数据，但是我需要将这三个字典，组合成一个大字典，然后通过requests模块发送给api接口，so，我就在网上找了一些方法，然后总结，写成这编博文。

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1、首先定义三个字典(不需要考虑字典的具体内容)

>>> cpu_dict = {'cpu_count':8,'cpu_ratio':3.5}
>>> memory_dict = {'memory_count':16,'memory_ration':10}
>>> disk_dict = {'disk_read':200,'disk_write':120,'tps':340}

2、将上面三个字典合并成一个字典

>>> data_dict = dict(**cpu_dict,**memory_dict,**disk_dict)
>>> data_dict
{'cpu_count': 8, 'cpu_ratio': 3.5, 'memory_count': 16, 'memory_ration': 10, 'disk_read': 200, 'disk_write': 120, 'tps': 340}

注意：需要被合并的字典的key是不能出现重复的，否则python会直接报错

3、从源码分析dict这个类是如何实现字典拼接

def __init__(self, seq=None, **kwargs):
    """
    忽略官方注释..
    """
    pass

首先我们调用 dict() 这个类在括号里传入值，会执行init构造方法
第一位形参：self 是对象即文中的data_dict，
第二位形参：seq 排序作用（当前文中我们忽略它）
第三位形参：**kwargs 接收所有以字典形式保存的数据

那么我们在执行下面这条命令的时候发生了什么？

data_dict = dict(**cpu_dict,**memory_dict,**disk_dict)

首先cpu_dict、memory_dict、disk_dict 本身就是字典，在它们前面加个了 * 后就是把这些字典传给 dict类里的__init__构造函数的第三个位置形参来 *kwargs 来接收字典，最后在返回结果给 data_dict 这个对象

4、kwargs实现方法**

def func(**kwargs):           # 位置形参
    print(kwargs)

func(**{'k1':'v1','k2':'v2'})  # 位置实参

# 执行结果：
{'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}

现在我们知道了，在位置形参里的 **kwargs 是可以接收所有字典形式的数据，那如果我把位置实参里传一个字典形式存储的变量，会如何？

t1 = {'k1':'v1','k2':'v2'}
def func(**kwargs):
    print(kwargs)

func(**t1)

# 执行结果
{'k1': 'v1', 'k2': 'v2'}

so，我们可以看到直接执行func函数，通过*t1 可以直接将存储字典的变量传入给func函数，当然在func函数里也可以传入多个字典，我再次声明下再位置形参里的*kwargs，是可以接收N个从位置实参传入的字典数据
那么，有朋友会问，位置形参里的 *kwargs 必须是固定这么写吗？，不然，* 这个关键字是必须的，但是* 后面的变量名可以随意，我们也可以写成 *abc，但是大部分人都是按照开发标准统一写成 **kwargs，因为python源码也是这么写的，我们就遵循规范就行

4、利用神奇的双星号来自定义类似dict的合并字典功能**

cpu_dict = {'cpu_count':8,'cpu_ratio':3.5}
memory_dict = {'memory_count':16,'memory_ration':10}
disk_dict = {'disk_read':200,'disk_write':120,'tps':340}

class task():
    def __init__(self,*args,**kwargs):
        self.kwargs = kwargs

    def __call__(self, *args, **kwargs):
        print(kwargs)

my_dict = task()
my_dict(**cpu_dict,**memory_dict,**disk_dict)

最终执行的结果：

{'cpu_count': 8, 'cpu_ratio': 3.5, 'memory_count': 16, 'memory_ration': 10, 'disk_read': 200, 'disk_write': 120, 'tps': 340}

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